package com.jboltai.capability.vdb.collection;


/**
 * 向量相似度度量算法
 */
public enum VDBMetricType {

    /**
     * 全称是 Euclidean distance，指欧几里得距离，它计算向量之间的直线距离，所得的值越小，越与搜索值相似。L2在低维空间中表现良好，但是在高维空间中，由于维度灾难的影响，L2的效果会逐渐变差。
     */
    L2,

    /**
     * 全称为 Inner Product，是一种计算向量之间相似度的度量算法，它计算两个向量之间的点积（内积），所得值越大越与搜索值相似。
     */
    IP,

    /**
     * Mirvus对应COSINE算法
     * 腾讯对应COSINE算法
     * PostgreSQL对应COSINE算法
     */
    DEFAULT

}
